hessian_determinant — REPRCONV derivative op

• 데이터 종류: hessian → voxel

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.hessian_determinant(hessian)(구현을 직접 호출하려면 import reprconv; reprconv.hessian_determinant(hessian), 원장에서 가져오려면 opsreprconv.get("hessian_determinant"))

• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)

사용법

3-D Hessian hessian → 행렬식 det H 볼륨 voxel (부호 있음). hessian 형의 출구.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

det H = λ1 λ2 λ3(固有値の積)。球状の明るい塊の中心では 3 つとも負なので負、暗い塊では正、管や板(固有値の 1 つ以上が 0 に近い)では 0 に近い —— Determinant-of-Hessian の塊検出(Lindeberg 1998)の 3-D 版。単位は hessian3d と同じ 1/voxel² の 3 乗(正規化しない。値の比較は同じ尺度の中だけで)。

固有値を経由せず成分から直接 zz(yy·xx − yx²) − zy(zy·xx − yx·zx) + zx(zy·yx − yy·zx) で計算する(固有値分解の丸めを入れないため)。

Args:

hessian: hessian3d の 6 成分 (zz, yy, xx, zy, zx, yx)。torch でも numpy でもよい。

Returns:

(D, H, W) float64。

Raises:

ValueError: 6 成分でない / 形がそろわない / 非有限 / 空。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• hessian_numpy_chain — py -3.11 examples/hessian_numpy_chain.py

• type_connectivity_tour — py -3.11 examples/type_connectivity_tour.py

타입이 이어지는 다음 연산자(voxel 를 입력으로 받는 것)

correlation_score · voxel_to_hessian

같은 카테고리(derivative)

gradient_magnitude · gradient_coherence · voxel_to_hessian · hessian_vesselness

*Provenance: reprconv.py — REPRCONV 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.